Linear parameter-varying model to design control laws for an artificial pancreas

The contribution of this work is the generation of a control-oriented model for insulin-glucose dynamic regulation in type 1 diabetes mellitus (T1DM). The novelty of this model is that it includes the time-varying nature, and the inter-patient variability of the glucose-control problem. In addition, the model is well suited for well-known and standard controller synthesis procedures. The outcome is an average linear parameter-varying (LPV) model that captures the dynamics from the insulin delivery input to the glucose concentration output constructed based on the UVA/Padova metabolic simulator. Finally, a system-oriented reinterpretation of the classical ad-hoc 1800 rule is applied to adapt the model's gain. The effectiveness of this approach is quantified both in open- and closed-loop. The first one by computing the root mean square error (RMSE) between the glucose deviation predicted by the proposed model and the UVA/Padova one. The second measure is determined by using the ν-gap as a metric to determine distance, in terms of closed-loop performance, between both models. For comparison purposes, both open- (RMSE) and closed-loop (ν-gap metric) quality indicators are also computed for other control-oriented models previously presented. This model allows the design of LPV controllers in a straightforward way, considering its affine dependence on the time-varying parameter, which can be computed in real-time. Illustrative simulations are included. In addition, the presented modeling strategy was employed in the design of an artificial pancreas (AP) control law that successfully withstood rigorous testing using the UVA/Padova simulator, and that was subsequently deployed in a clinical trial campaign where five adults remained in closed-loop for 36 h. This was the first ever fully closed-loop clinical AP trial in Argentina, and the modeling strategy presented here is considered instrumental in resulting in a very successful clinical outcome.Fil: Colmegna, Patricio Hernán. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Sánchez Peña, Ricardo S.. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Gondhalekar, R.. Harvard University; Estados Unido

Automatic Glucose Control during Meals and Exercise in Type 1 Diabetes: Proof-of-Concept in Silico Tests Using a Switched LPV Approach

Keeping the blood glucose levels within the safe range during meals and exercise still represents a major hurdle not only for patients with type 1 diabetes (T1D), but also for Artificial Pancreas (AP) systems. One of the reasons a fully (autonomous) closed-loop solution has not been released onto the market yet is the slow action of current insulin analogs. To partially overcome this limitation, the authors have previously designed a switched control strategy equipped with an insulin-on-board (IOB) safety loop that mitigates meal-related glucose excursions without carbohydrate counting. In this letter, a similar strategy based on a Linear Parameter-Varying (LPV) control law has been adapted to safely handle also exercise challenges with minimum user intervention. In silico results using the UVA/Padova simulator evidence that the proposed closed-loop scheme is feasible under moderate-intense exercise bouts by effectively and safely reducing the risk of hypoglycemia.Fil: Colmegna, Patricio Hernán. University of Virginia; Estados Unidos. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología. Laboratorio de Cronobiología; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Bianchi, Fernando Daniel. Instituto Tecnológico de Buenos Aires; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; ArgentinaFil: Sanchez Peña, Ricardo Salvador. Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Departamento de Matemática. Centro de Sistemas y Control; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentin

Artificial pancreas: Evaluating the ARG algorithm without meal announcement

Background: Either under standard basal-bolus treatment or hybrid closed-loop control, subjects with type 1 diabetes are required to count carbohydrates (CHOs). However, CHO counting is not only burdensome but also prone to errors. Recently, an artificial pancreas algorithm that does not require premeal insulin boluses—the so-called automatic regulation of glucose (ARG)—was introduced. In its first pilot clinical study, although the exact CHO counting was not required, subjects still needed to announce the meal time and classify the meal size. Method: An automatic switching signal generator (SSG) is proposed in this work to remove the manual mealtime announcement from the control strategy. The SSG is based on a Kalman filter and works with continuous glucose monitoring readings only. Results: The ARG algorithm with unannounced meals (ARGum) was tested in silico under the effect of different types of mixed meals and intrapatient variability, and contrasted with the ARG algorithm with announced meals (ARGam). Simulations reveal that, for slow-absorbing meals, the time in the euglycemic range, [70-180] mg/dL, increases using the unannounced strategy (ARGam: 78.1 [68.6-80.2]% (median [IQR]) and ARGum: 87.8 [84.5-90.6]%), while similar results were found with fastabsorbing meals (ARGam: 87.4 [86.0-88.9]% and ARGum: 87.6 [86.1-88.8]%). On the other hand, when intrapatient variability is considered, time in euglycemia is also comparable (ARGam: 81.4 [75.4-83.5]% and ARGum: 80.9 [77.0-85.1]%). Conclusion: In silico results indicate that it is feasible to perform an in vivo evaluation of the ARG algorithm with unannounced meals.Fil: Fushimi, Emilia. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Colmegna, Patricio Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. University of Virginia; Estados Unidos. Universidad Nacional de Quilmes; ArgentinaFil: de Battista, Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Garelli, Fabricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Sanchez Peña, Ricardo Salvador. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Nacional de Quilmes; Argentin

Control-Oriented Model with Intra-Patient Variations for an Artificial Pancreas

In this work, a low-order model designed for glucose regulation in Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) is obtained from the UVA/Padova metabolic simulator. It captures not only the nonlinear behavior of the glucose-insulin system, but also intrapatient variations related to daily insulin sensitivity (SI) changes. To overcome the large inter-subject variability, the model can also be personalized based on a priori patient information. The structure is amenable for linear parameter varying (LPV) controller design, and represents the dynamics from the subcutaneous insulin input to the subcutaneous glucose output. The efficacy of this model is evaluated in comparison with a previous control-oriented model which in turn is an improvement of previous models. Both models are compared in terms of their open- and closed-loop differences with respect to the UVA/Padova model. The proposed model outperforms previous T1DM controloriented models, which could potentially lead to more robust and reliable controllers for glycemia regulation.Fil: Moscoso Vásquez, Hilda Marcela. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Departamento de Matemática. Centro de Sistemas y Control; ArgentinaFil: Colmegna, Patricio Hernán. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. University of Virginia; Estados Unidos. Universidad Nacional de Quilmes. Departamento de Ciencia y Tecnología; ArgentinaFil: Rosales, Nicolás. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Garelli, Fabricio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales. Universidad Nacional de La Plata. Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señales; ArgentinaFil: Sanchez Peña, Ricardo Salvador. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Tecnológico de Buenos Aires. Departamento de Matemática. Centro de Sistemas y Control; Argentin

Análisis de resultados del primer ensayo clínico de páncreas artificial en América Latina

La Diabetes Mellitus Tipo 1 (DMT1) es una enfermedad autoinmune que tiene como consecuencia la destrucción irreversiblede las células beta del páncreas, las cuales sonlas responsables de segregar insulina. La insulina es unahormona anabólica que se encarga, junto con su contraparte- el glucagón, de regular la concentración de glucosa en sangre (glucemia). Por este motivo, las personas que padecen DMT1 suelen tener altos niveles de glucemia, lo cual puedeocasionar serios problemas de salud (amputación, falla renal,ceguera, entre otras). El tratamiento tradicional para la DMT1es mediante múltiples inyecciones diarias de insulina a nivelsubcutáneo, y con monitoreo utilizando un glucómetro contiras reactivas. Sin embargo, los avances tecnológicos hanpermitido el desarrollo de nuevas formas de tratar la diabetes.Entre ellas se destaca el llamado Páncreas Artificial (PA), elcual consiste en conectar una bomba de infusión de insulinasubcutánea con un sensor continuo de glucosa (CGM) medianteun algoritmo de control que se encargue de calcular ladosis de insulina adecuada teniendo en cuenta las medicionesdel CGM. Sin embargo, las dificultades asociadas a laregulación automática de la glucemia hacen que éste aún seaun problema abierto.Recientemente, se llevaron a cabo en el HIBA los primerosensayos de PA de América Latina, en donde en su primerafase se ensayó el controlador MPC híbrido de la Universityof Virginia (UVa), y en la segunda se puso a prueba elalgoritmo de control ARG desarrollado en conjunto por laUNLP, el ITBA y la UNQ. Este último algoritmo consisteen un controlador principal switched Linear QuadraticGaussian (SLQG), con una capa de seguridad llamada SafetyAuxiliary Feedback Element (SAFE) que funciona por mododeslizante [4][5]. La función de la capa SAFE es imponeruna restricción en la cantidad de insulina activa en el cuerpo,conocida como IOB. El algoritmo regula la glucemia sinnecesidad de administrar bolos prandiales, sino que conmutaentre un controlador agresivo para contrarrestar el efecto delas comidas, y un controlador conservador que se encargade mantener al paciente en los niveles de normoglucemia(BG [70-180mg/dl]) el resto del tiempo. Previo a cadacomida, se realiza un anuncio en el que se ingresa la cantidadestimada de carbohidratos a ingerir. Este anuncio tiene comofin iniciar el modo listening en el cual el controlador está a laespera de detectar la comida para así conmutar al controladoragresivo. Además, una vez que ocurre la detección, se modificala restricción en la IOB acorde al tamaño anunciadode la comida (chica, mediana o grande). El algoritmo ARGfue implementado en la plataforma Diabetes Assistant (DiAs),de la UVa, la cual ya había sido utilizada previamente enla fase 1 de estos ensayos.En este trabajo, se realiza un análisis de los resultados poblacionales de lazo cerrado, comparándolos con el lazo abierto.Sección: Electrotecnia.Facultad de Ingenierí

Análisis de resultados del primer ensayo clínico de páncreas artificial en América Latina

La Diabetes Mellitus Tipo 1 (DMT1) es una enfermedad autoinmune que tiene como consecuencia la destrucción irreversiblede las células beta del páncreas, las cuales sonlas responsables de segregar insulina. La insulina es unahormona anabólica que se encarga, junto con su contraparte- el glucagón, de regular la concentración de glucosa en sangre (glucemia). Por este motivo, las personas que padecen DMT1 suelen tener altos niveles de glucemia, lo cual puedeocasionar serios problemas de salud (amputación, falla renal,ceguera, entre otras). El tratamiento tradicional para la DMT1es mediante múltiples inyecciones diarias de insulina a nivelsubcutáneo, y con monitoreo utilizando un glucómetro contiras reactivas. Sin embargo, los avances tecnológicos hanpermitido el desarrollo de nuevas formas de tratar la diabetes.Entre ellas se destaca el llamado Páncreas Artificial (PA), elcual consiste en conectar una bomba de infusión de insulinasubcutánea con un sensor continuo de glucosa (CGM) medianteun algoritmo de control que se encargue de calcular ladosis de insulina adecuada teniendo en cuenta las medicionesdel CGM. Sin embargo, las dificultades asociadas a laregulación automática de la glucemia hacen que éste aún seaun problema abierto.Recientemente, se llevaron a cabo en el HIBA los primerosensayos de PA de América Latina, en donde en su primerafase se ensayó el controlador MPC híbrido de la Universityof Virginia (UVa), y en la segunda se puso a prueba elalgoritmo de control ARG desarrollado en conjunto por laUNLP, el ITBA y la UNQ. Este último algoritmo consisteen un controlador principal switched Linear QuadraticGaussian (SLQG), con una capa de seguridad llamada SafetyAuxiliary Feedback Element (SAFE) que funciona por mododeslizante [4][5]. La función de la capa SAFE es imponeruna restricción en la cantidad de insulina activa en el cuerpo,conocida como IOB. El algoritmo regula la glucemia sinnecesidad de administrar bolos prandiales, sino que conmutaentre un controlador agresivo para contrarrestar el efecto delas comidas, y un controlador conservador que se encargade mantener al paciente en los niveles de normoglucemia(BG [70-180mg/dl]) el resto del tiempo. Previo a cadacomida, se realiza un anuncio en el que se ingresa la cantidadestimada de carbohidratos a ingerir. Este anuncio tiene comofin iniciar el modo listening en el cual el controlador está a laespera de detectar la comida para así conmutar al controladoragresivo. Además, una vez que ocurre la detección, se modificala restricción en la IOB acorde al tamaño anunciadode la comida (chica, mediana o grande). El algoritmo ARGfue implementado en la plataforma Diabetes Assistant (DiAs),de la UVa, la cual ya había sido utilizada previamente enla fase 1 de estos ensayos.En este trabajo, se realiza un análisis de los resultados poblacionales de lazo cerrado, comparándolos con el lazo abierto.Sección: Electrotecnia.Facultad de Ingenierí

Análisis de resultados del primer ensayo clínico de páncreas artificial en América Latina

La Diabetes Mellitus Tipo 1 (DMT1) es una enfermedad autoinmune que tiene como consecuencia la destrucción irreversiblede las células beta del páncreas, las cuales sonlas responsables de segregar insulina. La insulina es unahormona anabólica que se encarga, junto con su contraparte- el glucagón, de regular la concentración de glucosa en sangre (glucemia). Por este motivo, las personas que padecen DMT1 suelen tener altos niveles de glucemia, lo cual puedeocasionar serios problemas de salud (amputación, falla renal,ceguera, entre otras). El tratamiento tradicional para la DMT1es mediante múltiples inyecciones diarias de insulina a nivelsubcutáneo, y con monitoreo utilizando un glucómetro contiras reactivas. Sin embargo, los avances tecnológicos hanpermitido el desarrollo de nuevas formas de tratar la diabetes.Entre ellas se destaca el llamado Páncreas Artificial (PA), elcual consiste en conectar una bomba de infusión de insulinasubcutánea con un sensor continuo de glucosa (CGM) medianteun algoritmo de control que se encargue de calcular ladosis de insulina adecuada teniendo en cuenta las medicionesdel CGM. Sin embargo, las dificultades asociadas a laregulación automática de la glucemia hacen que éste aún seaun problema abierto.Recientemente, se llevaron a cabo en el HIBA los primerosensayos de PA de América Latina, en donde en su primerafase se ensayó el controlador MPC híbrido de la Universityof Virginia (UVa), y en la segunda se puso a prueba elalgoritmo de control ARG desarrollado en conjunto por laUNLP, el ITBA y la UNQ. Este último algoritmo consisteen un controlador principal switched Linear QuadraticGaussian (SLQG), con una capa de seguridad llamada SafetyAuxiliary Feedback Element (SAFE) que funciona por mododeslizante [4][5]. La función de la capa SAFE es imponeruna restricción en la cantidad de insulina activa en el cuerpo,conocida como IOB. El algoritmo regula la glucemia sinnecesidad de administrar bolos prandiales, sino que conmutaentre un controlador agresivo para contrarrestar el efecto delas comidas, y un controlador conservador que se encargade mantener al paciente en los niveles de normoglucemia(BG [70-180mg/dl]) el resto del tiempo. Previo a cadacomida, se realiza un anuncio en el que se ingresa la cantidadestimada de carbohidratos a ingerir. Este anuncio tiene comofin iniciar el modo listening en el cual el controlador está a laespera de detectar la comida para así conmutar al controladoragresivo. Además, una vez que ocurre la detección, se modificala restricción en la IOB acorde al tamaño anunciadode la comida (chica, mediana o grande). El algoritmo ARGfue implementado en la plataforma Diabetes Assistant (DiAs),de la UVa, la cual ya había sido utilizada previamente enla fase 1 de estos ensayos.En este trabajo, se realiza un análisis de los resultados poblacionales de lazo cerrado, comparándolos con el lazo abierto.Sección: Electrotecnia.Facultad de Ingenierí

Control-Oriented Model With Intra-Patient Variations for an Artificial Pancreas

In this work, a low-order model designed for glucose regulation in Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM) is obtained from the UVA/Padova metabolic simulator. It captures not only the nonlinear behavior of the glucose-insulin system, but also intra-patient variations related to daily insulin sensitivity (SI) changes. To overcome the large inter-subject variability, the model can also be personalized based on a priori patient information. The structure is amenable for linear parameter varying (LPV) controller design, and represents the dynamics from the subcutaneous insulin input to the subcutaneous glucose output. The efficacy of this model is evaluated in comparison with a previous control-orientedmodel which in turn is an improvement of previous models. Both models are compared in terms of their open- and closed-loop differences with respect to the UVA/Padova model. The proposed model outperforms previous T1DM control-oriented models, which could potentially lead to more robust and reliable controllers for glycemia regulation.Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señale

Artificial Pancreas: the Argentine experience

The objective of this work is to present a brief review on the international Artificial Pancreas project. In addition, the local project that led to the first Latin American clinical trials with an Artificial Pancreas will be described. These trials were performed in Buenos Aires during 2016 and 2017. The last trial used an algorithm developed in Argentina and defined as the ARG (Automatic Regulation of Glucose). This procedure and its in silico and clinical results will also be presented in this paper.Instituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señale

Artificial Pancreas: First Clinical Trials in Argentina

The first clinical trials using an Artificial Pancreas (AP) in Latin America have been defined in 2 stages. The first stage was carried out in November 2016 with the UVA controller (developed by the Center for Diabetes Technology and already clinically tested), and the second will be performed during the first semester of 2017 with the ARG (Automatic Regulation of Glucose) algorithm (developed by ITBA, UNQ, and UNLP in Argentina). Both tests are based on the DiAs (Diabetes Assistant) from the UVA, and are performed in the HIBA on 5 patients with Type 1 Diabetes Mellitus (T1DM), for 36 hours. For the first stage, Open-Loop (OL) insulin boluses were applied before meals and patient’s physical activity was included. On the other hand, for the second stage, patients will not be involved in physical activity, but no OL insulin boluses will be injected before meals. In this work, experimental results from the first stage with the UVA controller, and preliminary results with the ARG control algorithm tested on the UVA/Padova simulator are presented. Due to the final paper deadline, the experimental results from the second stage are not included here, but will be presented at the IFAC World Congress.Facultad de IngenieríaInstituto de Investigaciones en Electrónica, Control y Procesamiento de Señale